pandas 去除某一列为空和为0

要去除某一列为空或为0的行，你可以使用pandas的`dropna()`和`query()`方法。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [25, 0, 35],
        'City': ['New York', '', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)

# 去除某一列为空或为0的行
filtered_df = df.dropna(subset=['Age']).query('Age != 0')

print(filtered_df)

在上面的代码中，我们首先创建了一个包含Name、Age和City列的DataFrame。然后，我们使用`dropna()`方法并指定subset参数为['Age']，这样可以删除Age列为空的行。接下来，我们使用`query()`方法并传递'Age != 0'的条件来过滤掉Age列等于0的行。最后，我们打印出筛选后的DataFrame`filtered_df`。

运行上述代码将输出以下结果：

      Name  Age      City
0    Alice   25  New York
2  Charlie   35     Paris

通过这种方式，你可以轻松地去除pandas DataFrame中某一列为空或为0的行。

相关问题

pandas去掉第一列的简便方法

以下是两种pandas去掉第一列的简便方法：

1. 指定第一列为index：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv', index_col=0)

# 去掉第一列
data = data.iloc[:, 1:]

# 打印结果
print(data)

2. 指定无表头：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv', header=None)

# 去掉第一列
data = data.iloc[:, 1:]

# 打印结果
print(data)

在excel使用pandas,去除所有合同号为空的行

可以使用 Pandas 中的 `dropna` 方法来去除所有合同号为空的行。下面是一个示例代码，假设你的 excel 文件名为 `data.xlsx`，合同号所在的列为 `contract_number`：

import pandas as pd

# 读取 excel 文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 去除合同号为空的行
df = df.dropna(subset=['contract_number'])

# 输出处理后的数据
print(df)

这样，你就可以得到去除合同号为空的行后的 Pandas 数据框。